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Automating selective area electron diffraction phase identification using machine learning

Journal of Materiomics 2024年第4期10卷 896-905页

作者： M.Mika N.Tomczak C.Finney J.Carter A.Aitkaliyeva Nuclear Engineering Program in Department of Materials Science University of Florida100 Rhines HallGainesville32611FLUSA Department of Materials Science&Engineering Case Western Reserve University2111 Martin Luther King Jr DrCleveland44106OHUSA

Selective area electron diffraction(SAED)patterns can provide valuable insight into the structure of a ***,the manual identification of collected patterns can be a significant bottleneck in the overall phase classification *** this work,we utilize the recent advances in computer vision and machine learning(ML)to automate the indexing of SAED *** performance of six different ML algorithms is demonstrated using metallic plutonium-zirconium *** most successful approach trained a neural network(NN)to make a classification of the phase and zone axis,and then utilized a second NN to synthesize multiple independent predictions of different tilts in a single sample to make an overall phase *** results demonstrate that automated SAED phase identification using ML is a viable route to accelerate materials characterization.

关键词： Selective area electron diffraction Machine learning Phase identification metallic fuels Pu alloys

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